物理AI產業鏈中世界模型與仿真平臺的技術演進及競爭格局如何？

物理AI產業鏈中，世界模型是連接虛擬與物理世界的關鍵，主要分為隱式和顯式兩大技術路線。隱式表示以Meta V-JEPA 2為代表，主張對物理世界進行抽象與預測，在潛在空間內完成推理與決策，無需生成具體像素。顯式表示則側重于從數據中學習世界的時間邏輯與變化規律，主要包括視頻生成和3D生成兩條路徑。視頻生成路線以谷歌Genie3、騰訊混元3D世界模型2.0、阿里Happy Oyster為代表，強調長時序一致性、實時交互性和多模態輸入輸出能力，如Gemini Omni融合物理規律，支持動能、重力等因素。3D生成路線以World Labs的Marble模型為代表，側重3D空間結構化重建，注重幾何與空間一致性，支持3D布局創建和交互式編輯。 仿真平臺是物理AI落地的核心基礎設施，具備較高的技術壁壘，底層需要強大的物理引擎能力支持。索辰科技憑借底層物理計算引擎和多物理場求解經驗，發布世界物理模型“營造·萬象”，實現仿真速度數量級提升，并在低空經濟、工業孿生等領域布局。五一視界在智能駕駛仿真領域占據領先市場份額，發布51World Model，仿真置信度高于行業水平，并與NVIDIA Omniverse融合。群核科技布局空間智能，推出SpatialLM和SpatialGen模型，解決機器人訓練數據不足及AI視頻生成時空一致性問題，其空間智能平臺已實現商業化落地。這些企業憑借技術積累和工程化經驗，在物理AI基礎設施領域具備明顯先發優勢。